최근 실감형 게임 (augmented game) 이라는 새로운 게임 장르에 대한 연구가 다양하게 시도되고 있으며 실감형 게임이란 사용자가 실제 환경을 돌아다니며 컴퓨터에 의해 만들어진 가상의 적 또는 물체를 이용하여 진행하는 게임이다. 실감형 게임은 게이머에게 새로운 즐거움을 제공할 수 있지만 비싼 가격의 'backpack' 시스템을 이용하기 때문에 일반 게이머에게 저렴한 가격에 게임을 제공하치가 어렵다. 이를 위해 모바일 기기의 카메라를 이용한 실감형 게임들이 다양하게 제안되고 있지만, 가상의 적을 실제 공간에 접목하기 위해 대부분 색상 마커나 패턴 마커를 이용하기 때문에 마커가 미리 설치 되어 있는 장소에서만 게임이 가능한 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 흥미도가 높고 가격 부담없는 게임을 제공하기 위해 기존의 갤러그를 실감형 게임에 접목한 모바일 기기에서의 실감형 갤러그를 소개한다. 실감형 갤러그는 모바일 화면상에서 실제 환경에 가상의 적을 접목하기 위해 실제 환경에 있는 물체를 그대로 이용하여, 크기분변의 특징변환(SIFT)와 유클리디언 거리(Euclidean distance)를 이용하여 물체를 인식한다. 가상의 적은 이식된 특정 물체의 주위에 임의로 출현하며, 게임흥미도를 높이기 위해 여러 개의 특정 물체를 이용하고, 게이머는 가상의 적이 출현하는 특정 물체에 모바일 기기를 직접 움직여 공격한다. 결론적으로 실감형 갤러그는 모바일 카메라에 의해 입력받은 실제 환경 과 모바일 기기에 의해 자동으로 생성원 가상의 적 사이의 상호작용 (interaction) 을 제공하는 새로운 게임 패러다임(paradigm) 을 통하여 게이머에게 가격 부담없는 새로운 즐거움을 제공할 것이다.
본 연구에서는 다양한 형상의 우주 물체와 우주 구조물 사이의 충돌 각도를 고려한 초고속 충돌(Hypervelocity impact) 시뮬레이션 연구를 수행하였다. 비선형 구조 동역학 전산 해석 프로그램인 LS-DYNA의 완화 입자 유동법(Smoothed Particle Hydrodynamics, SPH)을 사용하여 초고속 충돌 현상을 묘사하였으며, 금속 재료의 비선형 거동을 구현하기 위하여 Mie-Grüneisen의 상태 방정식과 Johnson-Cook의 재료 모델을 사용하였다. 구, 정육면체, 원기둥 및 원뿔 형상의 다양한 형상의 우주 물체를 이용하였으며, 우주 구조물은 알루미늄 평판(200 mm×200 mm×2 mm)으로 모델링되었다. 우주 물체가 우주 구조물 대비 4.119 km/s의 상대 속도로 충돌하는 시뮬레이션을 수행하여 동일 질량을 갖는 다양한 형상의 우주 물체와 우주 구조물 사이의 0°, 30° 및 45°의 충돌 각도를 고려하였을 시 초고속 충돌에 의하여 발생되는 파편운(debris cloud) 형상을 분석하였다. 동일한 운동 에너지를 갖는 우주 물체는 형상의 차이로 인해 모두 다른 파편운이 형성되었다. 더불어 충돌 각도의 증가에 따라 파편운의 크기가 줄어드는 경향을 확인하였다.
본 논문에서는 ART-II 경쟁학습 신경망과 퍼지추론을 이용하여 동일한 물체를 연속적인 영상열에서 정합 시킴으로서 움직임을 분석하는 방법을 제시한다. 영상분할을 통해 얻을 수 있는 영역의 크기가 평균광도를 이용하여 영역단위의 정합을 수행하고, 영역의 모양을 표현하기 위한 특징점을 선택하기 위하여 입력패턴들의 위상을 나타날 수 있는 ART-II 경쟁학습 신경망을 사용하였다. 선택된 특징점들의 정합을 통해 각 물체에 대한 움직임 벡터를 구한다. 그러나 3차원적 실제세계의 사영인 2차원 영상은 영상 자체의 불완전성과 물체에 대한 정보를 얻기 위하여 사용되는 영상분할의 잘목스오 인한 오류 때문에 움직임 추정 과정에서 모호성이 발생한다. 이러한 움직임 분석과정에서 나타나는 불확실성을 처리하기 위하여 퍼지추론을 사용하여 신뢰도를 표현함으로써 이동 물체와 음직임 벡터를 추출하였다.
CMOS 공정기술을 이용하여 물체의 윤곽검출을 위한 픽셀수 $8{\times}8$의 방사형 구조 시각칩을 설계 및 제조하였다. 일반적으로 시각칩은 광입력의 센싱, 물체의 윤곽검출과 움직임 검출 등을 수행하며 본 연구에서는 물체의 윤곽검출에 중점을 두었다. 방사형 구조의 픽셀 분포는 시각칩이 중심부분으로 갈수록 높은 해상도를 가지게 하며, 이러한 구조는 선택적인 영상데이터의 감소를 가능하게 한다. 또한 윤곽검출을 위한 시각칩에서는 처음으로 적용된 구조이다. 방사형 구조를 형성하는 원주들 사이의 픽셀의 크기차이 때문에 출력전류를 보정해 줄 수 있는 메커니즘이 필요하게 되며, 본 연구에서는 이를 위해 MOS 트랜지스터의 채널의 폭을 스케일링하는 방법을 사용하였다. 설계된 칩은 $1.5{\mu}m$ single-poly double-metal 표준 CMOS 공정기술을 이용하여 제조되었다.
본 논문은 비디오 영상에서 움직이는 물체를 분할하는 방법을 제안한다. 물체들의 크기가 작거나 서로 겹쳐있을 경우(occlusion), 또는 잡음이 많은 경우에도 안정적인 이 방법은 움직임 검출(motion detection)과 움직임 분할(motion segmentation) 두 단계로 구성되어 있다. 움직임 검출을 하기 위하여 인접 영상간의 차영상(difference image) 분석을 통해 움직임이 있는 부분을 추출하며, 이때 적응적 임계치 방법을 이용하여 빛의 변화나 노이즈가 포함된 환경에서도 안정적으로 추출한다. 움직임 분할 단계에서는 움직임이 검출된 부분을 초기영역으로 분할 한 뒤, 이 영역들의 모션정보에 따라 이웃 한 영역들을 병합함으로써 독립적으로 움직이는 물체를 분할한다. 이러한 방법은 검출된 영역에 대해서만 움직임 분할을 함으로 많은 계산효과를 얻을 수 있으며 실제 도로영상에서 제안된 방법을 실험해본 결과 비디오 감시시스템에 적합함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 방사선 영상에서의 영역에 대한 임의의 조합 및 푸리에 기술자를 이용한 물체 검색 방법을 제안한다. 영상에서의 물체 인식에 있어 폐색 현상은 가장 문제가 된다. 하지만 방사선 영상에서는 다른 객체에 의해 폐색되는 현상이 발생하지 않는 이점이 있다. 이는 방사선 영상은 객체를 투과하는 방사선 양을 표현하기 때문이다. 이러한 방사선 영상의 특성을 고려할 때 객체를 찾는 과정에서 모양 기반의 기술자를 사용하는 것은 매우 효과적일 수 있다. 제안된 객체 추출 방법은, 영역 분할, 분할된 영역의 모든 경우의 수에 대한 조합 수행, 조합된 영역과 모델 영상과의 비교, 이렇게 세 단계로 구성된다. 또한 모델과의 비교 이전에 예상 가능한 불필요한 연산을 조합 과정에서 제거하였다. 모델과의 비교에 있어 회전과 이동에 강인한 푸리에 기술자를 이용하였다. 또한 크기 변화에 강인하기 위해 정규화 과정을 적용하였다. 최종적으로 제안된 방법을 통한 객체 추출 성능을 실험을 통해 확인하였다.
기내에서 무균 발아시킨 오이 유식물체의 자엽절편과 하배축으로부터 기관발생 및 체세포배 발생 경로를 통한 식물체 재분화 시스템을 개발하였다. 자엽절편을 1,0mg/L zeatin과 0.1mg/L IAA가 첨가된 MS 배지에서 4주간 배양하였을 때 사용한 모든 품종에서 부정아의 형성이 가장 양호하였다. 자엽절편의 기저부에서 유도된 부정아를 0.2mg/L IAA가 첨가된 MS 배지에 이식하여 뿌리를 유도하여 완전한 소식물체로 발달시켰다. 한편, 하배축을 약 5-10mm 크기로 절단하여 1.0mg/L 2,4-D가 첨가된 MS 배지에서 배양하였을 때 낙합계 품종에서 배발생 캘러스가 유도되었다. 같은 조건의 배지에서 2-3주 간격으로 계대배양을 실시하면서 배발생 캘러스만을 선발하여 유지 및 증식시켰다. 배발생 켈러스를 2,4-D가 첨가되지 않은 MS 배지에 옮겨 배양하였을 때 약 1주 후부터 배발생 캘러스로부터 구상형 시기의 체세포배가 발생하였다. 그리고 이들은 심장형, 어뢰형 및 자엽기 시기를 거처 발아하여 소식물체로 발달하였다. 자엽절편 및 하배축 배양으로부터 유도된 소식물체는 잎이 2-3장 정도 되었을 때 화분에 옮겨 온실에서 순화시켜 과실을 얻을 수 있는 완전한 식물체로 재분화시킨다.
그림자는 사실적인 3차원 장면의 렌더링에 없어서는 안되는 중요한 요소다. 3차원 장면에서 그림자로 인해 물체 사이의 거리를 파악할 수 있고 3차원 효과를 보일 수 있다. 그림자를 생성하는 방법은 크게 이미지 기반 방법(Image Based Method)과 물체 기반 방법(Object Based Method)으로 구분된다. 물체 기반 방법은 정확한 그림자를 계산하는 것이 가능하지만 계산 속도가 장면의 복잡도에 의존하기 때문에 실시간 그림자 생성에는 적합하지 않다. 물체 기반 방법과는 달리 이미지 기반 방법은 그림자 계산 속도가 장면의 복잡도에 의존하지 않기 때문에 빠른 속도로 인해 많기 사용되는 방법이다. 그러나 다른 여러 이미지 영역의 방법과 마찬가지로 이미지 기반 방법은 앨리어싱(Aliasing) 문제가 나타나는 단점이 있다. 이 문제를 극복하기 위한 여러 방법이 제안되었으며 PCF(Percentage Closer Filtering)도 그 중의 한 방법이다. PCF를 이용한 그림자 생성 기법은 렌더맨에 구현되면서 유명해졌는데, 결과적으로 그림자 경계에서 보이는 앨리어싱 문제를 어느 정도 해결하였다. 그러나 사용되는 필터의 크기에 따라 계산 속도가 문제가 될 수 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 기존의 PCF 방법을 개선하여, 거의 유사한 결과를 보이면서 PCF보다 더 빠른 시간안에 그림자를 생성하는 기법을 제안한다.
목적: 주시물체간의 거리와 물체의 크기 변화가 동적입체시력에 변화를 주는 요인인지 확인하고자 하였다. 방법: 피검사자는 평균연령 $23.89{\pm}1.76$세의 37명(남26명, 여11명)이었다. 모든 피검사자는 완전교정된 안경을 착용하였으며, 교정시력은 0.9 이상이었다. 입체시력은 세막대검사를 실시하였고, 좌 우 막대간 시야각은 $5^{\circ}$, $10^{\circ}$, 그리고 $15^{\circ}$, 막대두께는 7 mm, 14 mm, 그리고 21 mm로 하여 각각의 조건을 설정하였다. 각 조건에서의 입체시력 측정은 2.5 m 거리에서 각각 3회 반복측정하여 평균값을 기록하였다. 결과: 막대두께가 7 mm, 14 mm일 때, 시야각이 커질수록 동적입체시력이 감소하였으며, 시야각 $5^{\circ}$와 비교하여 $10^{\circ}$와 $15^{\circ}$에서 각각 유의하게 감소하였다(p<0.01). 막대두께가 21 mm일 때, 시야각이 커질수록 동적입체시력이 감소하였으며, 특히 시야각 $5^{\circ}$와 비교하여 $15^{\circ}$에서 유의하게 감소하였다(p<0.01). 막대두께에 따른 동적입체시력은 막대가 두꺼워질수록 입체시력이 증가하는 경향이었다. 결론: 주시물체간의 시야각과 주시물체의 크기는 동적입체시력에 영향을 주는 요인인 것으로 나타났다.
이 논문은 지구의 나이를 알기 위한 초기의 다양한 시도를 간략히 소개하고, 운석의 납동위원소 연대측정으로 처음으로 지구의 나이가 $4,550{\pm}70Ma$임을 밝힌 Patterson (1956)의 연구를 재조명한다. 태양계 초기의 진화과정은 성운가스가 식으면서 응축되어 만들어지는 고체입자 -> 이들 입자들이 서로 들러붙어 커지는 첨합과정을 통하여 행성 크기의 물체가 생성되는 것으로 생각되고 있다. 또한 이때 생긴 원시지구가 화성 크기의 물체와 충돌하면서 그 잔해가 달을 만들었다고 생각되고 있다. 이 일련의 과정에서 지구가 생성된 시기를 꼭 집어 말하기 힘들긴 하나, 현재 지구는 이 충돌의 직접적인 결과로 생각할 수 있기 때문에 이 충돌시기를 지구의 나이로 정할 것을 제안한다. 기존 연구를 고려하면 충돌시기는 태양계에서 가장 먼저 만들어진 운석물질의 나이(즉, 태양계의 나이) $4567.30{\pm}0.16Ma$와 지구와 달 암석에서 가장 오래된 나이 $4,456{\pm}40Ma$ 사이로 개략적으로 제한될 수 있다. 이 충돌시기는 태양계 초기 행성 크기의 물체가 만들어지는 시간간격을 밝히고, 충돌 이후 생성된 지구와 달의 마그마 바다의 열 역사를 규명하는데 매우 중요하기 때문에, 앞으로 보다 정확한 충돌시기를 측정하려는 노력이 요구된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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